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从假设检验的角度研究测量平差Gauss Markov模型中有偏估计与LS估计的选择问题。首先在均方误差准则下对目前应用最广泛的2种有偏估计———岭估计和主成分估计与LS估计进行了比较研究,得到了岭估计、主成分估计优于LS估计的条件;然后运用统计方法对这些条件的成立进行了假设检验;最后通过数值实验说明,在一定显著性水平下当原假设被接受时,说明没有理由不相信采用有偏估计来代替LS估计的合理性,可认为采用有偏估计将对LS估计做出比较有效的改进,当原假设被拒绝时,说明对采用有偏估计的优越性产生了怀疑,此时建